[发明专利]基于机器学习和节点有效电容的线延时预测方法在审
申请号: | 202310818532.5 | 申请日: | 2023-07-05 |
公开(公告)号: | CN116861782A | 公开(公告)日: | 2023-10-10 |
发明(设计)人: | 郭静静;查佩文;赵泽宇;封澳;肖建;蔡志匡;王子轩;郭宇锋 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N20/00 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 熊玉玮 |
地址: | 210046 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开基于机器学习和节点有效电容的线延时预测方法,属于计算、推算或计数的技术领域。该方法:读入SPEF寄生文件、网表文件、时序库文件;采用SPICE仿真测量sink端节点线延时,建立线延时标准样本集;处理SPEF寄生文件与网表文件,计算sink端节点线延时和转换时间、所有节点有效电容;处理得到机器学习模型训练所需特征,使用交叉验证法训练模型,计算接收端节点线延时平均值以及转换时间平均值作为模型性能的评估指标,比较接收端节点线延时计算值与SPICE仿真测量的线延时之间的误差,最终确定特征参数统一值。本发明能够快速且准确地预测单元延时,采用机器学习优化预测结果进一步提高预测速度和精度。 | ||
搜索关键词: | 基于 机器 学习 节点 有效 电容 延时 预测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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